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机器学习进阶-图像特征sift-SIFT特征点 1.cv2.xfeatures2d.SIFT_create(实例化sift) 2. sift.detect(找出关键点) 3.cv2.drawKeypoints(画出关键点) 4.sift.compute(根据关键点计算sift向量)
1.sift=cv2.xfeatures2d.SIFT_create()实例化参数说明:sift为实例化的sift函数2.kp=sift.detect(gray,None) 找出图像中的关键点参数说明:kp表示生成的关键点,gray表示输入的灰度图,3.ret=cv2.drawKeypoints(g...
分享《机器学习实战基于Scikit-Learn和TensorFlow》中英文PDF源代码+《深度学习之TensorFlow入门原理与进阶实战》PDF+源代码
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机器学习进阶-图像基本操作-边界补全操作 1.cv2.copyMakeBoder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_REPLICATE) 进行边界的补零操作 2.cv2.BORDER_REPLICATE(边界补零复制操作)...
1.cv2.copyMakeBoder(img,top_size,bottom_size,left_size,right_size,cv2.BORDER_REPLICATE)参数说明:img表示需要补零的图片,top_size,bottom_size,left_size,right_size表示需要...
机器学习进阶-图像形态学变化-礼帽与黑帽 1.cv2.TOPHAT(礼帽-原始图片-开运算后图片) 2.cv2.BLACKHAT(黑帽 闭运算-原始图片)
1.op=cv2.TOPHAT 礼帽:原始图片-开运算后的图片2.op=cv2.BLACKHAT黑帽:闭运算后的图片-原始图片礼帽:表示的是原始图像-开运算(先腐蚀再膨胀)以后的图像黑帽:表示的是闭运算(先膨胀再腐蚀)后的图像-原始图像代码:第一步:读取图片第二步:使用cv2.MOPRH_TOPHA...